Incidencia de la productividad en la introducción de innovaciones para las empresas manufactureras del Cauca, Colombia
Este documento explora la hipótesis de autoselección por innovaciones en la industria manufacturera caucana. Esto es, la incidencia de la productividad total de los factores (PTF) en la introducción de innovaciones y no la causalidad contraria, es decir, la hipótesis de aprendizaje por innovaciones...
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| Main Authors: | , , |
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| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad EAN
2024-03-01
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| Series: | Revista Escuela de Administracion de Negocios |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://journal.universidadean.edu.co/index.php/Revista/article/view/3848 |
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| Summary: | Este documento explora la hipótesis de autoselección por innovaciones en la industria manufacturera caucana. Esto es, la incidencia de la productividad total de los factores (PTF) en la introducción de innovaciones y no la causalidad contraria, es decir, la hipótesis de aprendizaje por innovaciones. Inicialmente, se estima la PTF a través de un proceso bietápico, incluyendo un proceso markoviano endógeno, para posteriormente implementar un modelo probit dinámico, con datos panel que introduce el patrón de la experiencia exportadora, al igual que trata el problema de las condiciones iniciales, con el fin de evitar problemas de endogeneidad. La información se obtiene del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), específicamente de la encuesta anual manufacturera (EAM); de la encuesta de innovación y desarrollo tecnológico (EDIT) y de la encuesta anual TIC (EAM-TIC), en el periodo 2023-2018; con lo cual se obtiene un panel que consta de 435 observaciones repartidas en 92 empresas. Para comparar los resultados se estima también el modelo para la región, conformada por Bogotá, Antioquia y Valle (BAV); al igual que para Colombia. Los principales resultados señalan una evidencia tenue y discrecional del proceso de autoselección por innovaciones en el departamento del Cauca, al igual que en la región BAV y en Colombia, ya que sus impactos son bajos y dependen del tipo de innovación analizado.
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| ISSN: | 0120-8160 2590-521X |